PENGUKURAN EFEKTIVITAS MESIN CETAK WEB OFFSET GOSS COMMUNITY MENGGUNAKAN OVERALL EQUIPMENT EFFECTTIVENESS UNTUK USULAN PERBAIKAN DI PT X
Trisna Mesra
Program Studi Teknik Industri Sekolah Tinggi Teknologi Dumai [email protected]
Abstrak
PT X merupakan salah satu badan usaha milik swasta yang bergerak dibidang percetakan yaitu koran. Namun perusahaan ini juga tidak terlepas dari masalah yang berkaitan dengan efektivitas mesin atau peralatan. Seperti kerusakan pada mesin cetak Web Offset Goss Community diantaranya blengket dan roll tinta rusak hasil cetakan menjadi tidak rata. Akibat yang ditimbulkan dari kerusakan tersebut berdampak pada kualitas produk yang dihasilkan tidak sesuai dengan standar. Peneliti melakukan penelitian untuk mengetahui efektivitas mesin dengan menggunakan pendekatan yang dipakai dalam meningkatkan efektivitas mesin adalah Total Productive Maintenance (TPM). Sedangkan OEE (Overall Equipment Effectiveness) merupakan metode yang digunakan sebagai pengukuran dalam penerapan program TPM, guna menjaga peralatan pada kondisi ideal dengan menghapus six big losses peralatan. Kemudian peneliti akan menganalisa faktor-faktor yang mempengaruhi nilai OEE menggunakan diagram cause and effect serta memberikan saran perbaikan.
Hasil dari penerapan TPM diperoleh nilai rata-rata OEE pada bulan Januari 2016 − April 2017 bernilai 73.087 % sedangkan nilai rata-rata standar adalah 85 %. Melalui diagram cause and effect bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi nilai OEE rendah adalah faktor manusia (man), mesin (machine), bahan baku (material), dan metode (method). Perbaikan yang bisa dilakukan oleh peneliti adalah perbaikan dari faktor manusia dan metode.
Kata-Kata Kunci: Pengukuran Efektivitas Mesin, Overall Equipment Effevtiveness, Diagram Cause And Effect I. Pendahuluan
Usaha perbaikan pada industri, dilihat dari segi peralatan adalah dengan meningkatkan efektivitas mesin atau peralatan. Untuk menjaga kondisi mesin agar tidak terjadi kerusakan ataupun yang paling tidak meminimumkan kerusakan peralatan, sehingga proses produksi tidak terlalu lama berhenti, maka diperlukan sistem perawatan dan pemeliharaan mesin yang baik dan tepat sehingga hasilnya dapat mengingkatkan efektivitas mesin dan kerugian yang diakibatkan oleh kerusakan mesin dapat diminimumkan. PT X merupakan salah satu badan usaha milik swasta yang bergerak dibidang percetakan. Di PT X menerbitkan Koran Dumai Pos dan Duri Ekspres dengan kapasitas produksi 2900- 3000 oplah (satuan koran untuk satu cetak).
Perusahaan ini juga tidak terlepas dari masalah yang berkaitan dengan efektivitas mesin atau peralatan yang diakibatkan oleh six big losses.
Hal ini terlihat saat melakukan prapenelitian dimana terjadinya kerusakan pada mesin cetak Web Offset Goss Community seperti blengket yaitu hasil cetakan untuk gambar membayang dan roll tinta rusak (robek) hasil cetakan menjadi tidak rata.
Akibat yang ditimbulkan dari kerusakan tersebut berdampak pada kualitas produk yang dihasilkan tidak sesuai dengan standar.Oleh sebab itu perlu dilakukan langkah-langkah yang efektif dan efesien dalam pemeliharaan mesin atau peralatan untuk bisa mengatasi masalah tersebut. Pendekatan yang dipakai dalam meningkatkan efektivitas mesin adalah Total Productive Maintenance (TPM)
merupakan salah satu aktivitas perawatan yang mengikutsertakan semua elemen dari perusahaan, yang bertujuan untuk menciptakan suasana kritis (critical mass) dalam lingkungan industri guna mencapai zero breakdown, zero defect, dan zero accident. Sedangkan OEE (Overall Equipment Effectiveness) merupakan metode yang digunakan sebagai pengukuran dalam penerapan program TPM guna menjaga peralatan pada kondisi ideal dengan menghapus six big losses peralatan.Nilai OEE dari peralatan dalam kondisi ideal yang merupakan standar dari perusahaan kelas dunia, untuk mengatahui tingkat keberhasilan TPM.
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui nilai efektivitas dari mesin cetak Web Offset Goss Community menggunakan metode OEE (Overall Equipment Effectiveness) di PT X.
Menurut Ansori dan Mustajib, (2013) OEE merupakan metode yang digunakan sebagai alat ukur (metrik) dalam penerapan program TPM guna menjaga peralatan pada kondisi ideal dengan menghapus six big losess peralatan.Selain itu, untuk mengukur kinerja dari satu sistem produktif.
Kemampuan mengidentifikasi secara jelas akar permasalahan dan faktor penyebabnya sehingga membuat usaha perbaikan menjadi terfokus merupakan faktor utama metode ini diaplikasikan secara menyeluruh oleh banyak perusahaan didunia
.
Menurut Nakajima dalam Bilianto (2016), perhitungan OEE dilakukan dengan beberapa langkah yaitu:
1. Perhitungan availability, yaitu rasio yang menunjukkan pemanfaatan waktu yang tersedia untuk kegiatan operasi mesin atau peralatan.
Data yang dibutuhkan adalah downtime dan loading time, dengan menggunakan rumus perhitungan berikut:
%
100
e LoadingTim
Downtime e
LoadingTim ty
Availabili
2. pPerhitungan performance, yaitu rasio yang menunjukan kemampuan dari peralatan dalam menghasilkan barang. Data yang dibutuhkan adalah total produksi, cycle time, dan operation time, dengan menggunakan rumus perhitungan adalah sebagai berikut.
3. Perhitungan quality, yaitu rasio yang menunjukkan kemampuan dari peralatan untuk menghasilkan barang sesuai dengan standar yang ditentukan. Data yang dibutuhkan adalah total produksi dan banyaknya defect, dengan menggunakan rumus perhitungan adalah sebagai berikut:
%
100
uksi outputprod
reject uksi
outputprod Quality
4. Perhitungan Overall Equipment Effectiveness (OEE), yang diperoleh dari hasil perkalian ketiga tersebut. Sehingga rumus yang digunakan untuk perhitungan adalah sebagai berikut:
% availability
% perfomancerate
% qualityrate
%OEE
Menurut Seichi Nakajima dalam Ansori dan Mustajib (2013), kondisi standar World Class Manufacturing untuk OEE setelah dilaksanakannya TPM suatu perusahaan adalah:
1. Availability > 90%
2. Performance efficiency > 95%
3. Quality rate > 99%
4. OEE > 85%
Diagram sebab akibat adalah suatu pendekatan terstruktur yang memungkinkan dilakukan suatu analisis terperinci dalam menemukan penyebab-penyebab suatu masalah, ketidak sesuaian, dan kesenjangan yang ada (Gasperz dalam Jono, 2015). Untuk mencari faktor-
faktor penyebab terjadi penyimpangan kualitas hasil kerja maka orang akan selalu mendapatkan bahwa ada 5 faktor penyebab utama signifikan yang perlu diperhatikan, yaitu (Hasriyono, 2015):
1. Manusia (man)
2. Metode kerja (work method)
3. Mesin/peralatan kerja lainya (machine/aquipment)
4. Bahan baku (raw material)
5. Lingkungan kerja (work environment)
1. Mengetahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi mesin cetak Web Offset Goss Community sehingga memiliki nilai efektivitas rendah.
III. Analisis dan Penyajian Data
Data yang diambil untuk dilakukan perhitungan nilai OEE adalah data jam kerja, lembur, waktu pemberhentian mesin, jumlah eksamplar yang diproduksi, jumlah produksi cacat, dimana data diambil dari bulan Januari 2016 s/d Desember 2016 dan Januari 2017 s/dApril 2017di PT X.
Berikut ini adalah Tabel 1. Data dari Mesin Web Offset Goss Community yang termasuk dari data jam kerja, lembur, jam henti, jumlah eksamplar produksi, jumlah produk cacat pada bulan Januari 2016 s/d Desember 2016 dan Januari 2017 s/d April 2017
IV. Pembahasan
1. Availability (AV) (kertersediaan) adalah hasil dari perhitungan dari waktu Loading dikurang dengan jam kerusakan mesin dan kemudian dibagi dengan waktu Loading itu sendiri. Berikut adalah perhitungan bulan bulan Januari 2016:
Availability Bulan Januari 2016 =
e Loadingtim
Downtime e
Loadingtim
= 6960 69602930
= 0.579
% AV = AV x 100 %
= 0.579 x 100 %
= 57.902 %
Tabel 2 yang berisikan rekapitulasi perhitungan Availability (AV) dari mesin Web Offset Goss Community.
Tabel 1. Data dari Mesin Web Offset Goss Community
No Bulan dan Tahun
Jam Kerja Mesin (Menit)
Jam Lembur Teknisi (Menit)
Jam Henti Mesin (Menit)
Jumlah Produksi (Eksamplar)
Cacat Produk (Eksamplar)
1 Januari 2016 6945 0 2930 179500 5385
2 Februari 2016 5870 0 2415 181950 5459
3 Maret 2016 6270 0 2490 189900 5697
4 April 2016 7840 0 3230 211350 6287
5 Mei 2016 5495 0 2010 167500 5025
6 Juni 2016 5780 0 1655 188150 5645
7 Juli 2016 3715 0 1250 138450 4154
8 Agustus 2016 5385 0 1550 177500 5325
9 September 2016 4475 0 1345 146500 4323
10 Oktober 2016 4915 0 1610 165350 4916
11 November 2016 4350 0 1285 157750 4733
12 Desember 2016 4810 0 1455 153400 4602
13 Januari 2017 4070 0 1125 150400 4512
14 Februari 2017 3880 0 1055 142000 4260
15 Maret 2017 4095 0 1155 147200 4416
16 April 2017 3905 0 1125 123350 3701
Sumber: Pengolahan Data, 2017
Tabel 2. Perhitungan Availability (AV)
Bulan dan Tahun
Available Time (Menit)
Planned Downtime
(Menit)
Loading Time (Menit)
Downtime (Losess Availability)
(Menit)
Operation Time (Menit)
AV AV %
Januari 2016 7200 240 6960 2930 4030 0.579 57.902
Februari 2016 7200 240 6960 2415 4545 0.653 65.302
Maret 2016 7500 250 7250 2490 4760 0.657 65.655
April 2016 7800 260 7540 3230 4310 0.572 57.162
Mei 2016 6900 230 6670 2010 4660 0.699 69.865
Juni 2016 7800 260 7540 1655 5885 0.781 78.050
Juli 2016 6000 200 5800 1250 4550 0.784 78.448
Agustus 2016 7800 260 7540 1550 5990 0.794 79.443
September 2016 7200 240 6960 1345 5615 0.807 80.675
Oktober 2016 7500 250 7250 1610 5640 0.778 77.793
November 2016 7800 260 7540 1285 6255 0.830 82.958
Desember 2016 7500 250 7250 1455 5795 0.799 79.931
Januari 2017 7200 240 6960 1125 5835 0.838 83.836
Februari 2017 6900 230 6670 1055 5615 0.842 84.183
Maret 2017 7500 250 7250 1155 6095 0.841 84.069
April 2017 6300 210 6090 1125 4965 0.815 81.527
Sumber: Pengolahan Data, 2017
2. Perfomance Rate (PE)
Perfomance Rate (efektivitas produksi) merupakan rasio yang menggambarkan kemampuan dari peralatan dalam menghasilkan produk.
Perfomance Rate adalah hasil perhitungan dari jumlah produksi koran (eksamplar) dikali dengan waktu siklus ideal dan kemudian dibagi dengan waktu operasi. Berikut ini adalah perhitungan bulan Januari 2016:
Operating time dari availability =Loading Time – Downtime (losses availability)
= 6960 – 2930 = 4030 menit
Ideal siklus time =
nt prosesamou
ime operatingt
=179500 4030
= 0.022 menit
Perfomance Rate =
time operating
time siklus ideal amount
proses
= 4030
022 . 0 179500
= 0.980
% PE = PE x 100 %
= 0.980 x 100 %
= 97.990 %
Tabel 3 yang berisikan rekapitulasi perhitungan Perfomance Rate (PE) dari mesin Web Offset Goss Community.
Tabel 3. Perhitungan Perfomance Rate (PE)
Bulan dan Tahun
Operating Time dari Availbility
(Menit)
Downtime (Performance Losses) (Menit)
Operating Time (Menit)
Proses Amount (Eksamplar)
Ideal Siklus
Time (Menit)
PE PE %
Januari 2016 4030 0 4030 179500 0.022 0.980 97.990
Februari 2016 4545 0 4545 181950 0.025 1.001 100.083
Maret 2016 4760 0 4760 189900 0.025 0.997 99.737
April 2016 4310 0 4310 211350 0.020 0.981 98.074
Mei 2016 4660 0 4660 167500 0.028 1.006 100.644
Juni 2016 5885 0 5885 188150 0.031 0.991 99.110
Juli 2016 4550 0 4550 138450 0.033 1.004 100.414
Agustus 2016 5990 0 5990 177500 0.034 1.008 100.751
September 2016 5615 0 5615 146500 0.038 0.991 99.145
Oktober 2016 5640 0 5640 165350 0.034 0.997 99.679
November 2016 6255 0 6255 157750 0.040 1.009 100.879
Desember 2016 5795 0 5795 153400 0.038 1.006 100.590
Januari 2017 5835 0 5835 150400 0.039 1.005 100.524
Februari 2017 5615 0 5615 142000 0.040 1.012 101.158
Maret 2017 6095 0 6095 147200 0.041 0.990 99.019
April 2017 4965 0 4965 123350 0.040 0.994 99.376
Sumber: Pengolahan Data, 2017
3. Quality Rate (QR)
Quality Rate (tingkat kualitas) suatu rasio yang mengambarkan kemampuan peralatan dalam menghasilkan produk yang sesuai standar.Quality Rate adalah hasil perhitungan dari jumlah produk
dikurang jumlah cacat produk dan kemudian dibagi dengan jumlah produk itu sendiri.Berikut ini adalah perhitungan bulan Januari 2016:
Quality Rate = produksi
jumlah
cacat produk produksi
jumlah
= 179500 1795005385
= 0.970
% QR = QR x 100 %
= 0.970 x 100 %
= 97.0 %
Tabel 4 yang berisikan rekapitulasi perhitungan Quality Rate (QR)dari mesin Web Offset Goss Community.
Tabel 4. Perhitungan Quality Rate (QR)
Bulan dan Tahun Jumlah Produksi (Eksamplar)
Produk Cacat
(Eksamplar) QR QR %
Januari 2016 179500 5385 0.970 97.00
Februari 2016 181950 5459 0.970 97.00
Maret 2016 189900 5697 0.970 97.00
April 2016 211350 6287 0.970 97.03
Mei 2016 167500 5025 0.970 97.00
Juni 2016 188150 5645 0.970 97.00
Juli 2016 138450 4154 0.970 97.00
Agustus 2016 177500 5325 0.970 97.00
September 2016 146500 4323 0.970 97.05
Oktober 2016 165350 4916 0.970 97.03
November 2016 157750 4733 0.970 97.00
Desember 2016 153400 4602 0.970 97.00
Januari 2017 150400 4512 0.970 97.00
Februari 2017 142000 4260 0.970 97.00
Maret 2017 147200 4416 0.970 97.00
April 2017 123350 3701 0.970 97.00
Sumber: Pengolahan Data, 2017
4. Overall Equipment Effectiveness (OEE)
Overall Equipment Effectiveness (efektivitas mesin) adalah hasil perkalian dari Availability, Perfomance Rate, danQuality Rate.Berikut ini adalah perhitungan bulan Januari 2016:
Overall Equipment Effectiveness
= AV x PE x QR
= 0.579 x 0.980 x 0.970
= 0.550
%OEE
= 0.550 x 100 %
= 55.040 %
Tabel 5 yang berisikan rekapitulasi hasil perhitunganOverall Equipment Effectiveness (OEE) bulan Januari 2016 s/d Desember 2016 dan Januari 2017 s/d April 2017 dari mesin Web Offset Goss Community.
Tabel 5. Rekapitulasi nilai OEE Bulan dan
Tahun AV AV% PE PE% QR QR% OEE OEE%
Januari 2016 0.579 57.902 0.980 97.990 0.970 97.000 0.550
55.040 Februari 2016 0.653 65.302 1.001 100.080 0.970 97.000 0.634
63.404
Maret 2016 0.657 65.655 0.997 0.730 0.970 97.000 0.635
63.538
April 2016 0.572 57.162 0.981 98.070 0.970 97.000 0.544
54.430
Mei 2016 0.699 69.865 1.006 100.640 0.970 97.000 0.682
68.210
Juni 2016 0.781 78.050 0.991 99.110 0.970 97.000 0.751
75.075
Juli 2016 0.784 78.448 1.004 100.410 0.970 97.000 0.764
76.352 Agustus 2016 0.794 79.443 1.008 100.750 0.970 97.000 0.776
77.634 September 2016 0.807 80.675 0.991 99.140 0.970 97.000 0.776
77.574 Oktober 2016 0.778 77.793 0.997 99.670 0.970 97.000 0.752
75.240 November 2016 0.830 82.958 1.009 100.879 0.970 97.000 0.812
81.235 Desember 2016 0.799 79.931 1.006 100.590 0.970 97.000 0.780
77.968 Januari 2017 0.838 83.836 1.005 100.524 0.970 97.000 0.817
81.692 Februari 2017 0.842 84.183 1.012 101.150 0.970 97.000 0.827
82.654
Maret 2017 0.841 84.069 0.990 99.010 0.970 97.000 0.808
80.761
April 2017 0.815 81.527 0.994 99.375 0.970 97.000 0.786
78.581 Sumber: Pengolahan Data, 2017
Berdasarkan hasil perhitungan diatas dapat diketahui bahwa nilai rata-rata efektivitas keseluruhan peralatan dari mesin cetak Web Offset Goss Community adalah total OEE dibagi dengan jumlah bulan yang diamati.
OEE = 16
OEE = = 73.089 %Berdasarkan perhitungan diatas diperoleh nilai rata-rata OEE 73.087 % sedangkan nilai rata- rata standar JIPM (Japan Institute of Plant maintenance) adalah 85 %. Yang berarti harus dilakukan perbaikan terhadap nilai dari Availability, Perfomance Rate, dan Quality Rate yang dimana nilai totalnya berada dibawah standar yang telah ditentukan.
5. Faktor-faktor yang Mempengaruhi Nilai OEE Untuk menganalisis penyebab rendahnya tingkat efektif rata rata dapat digunakan diagram cause and effect pada mesin Web Offset Goss Community, faktor-faktor yang mempengaruhi nilai
OEE pada mesin Web Offset Goss Community dalam memproduksi Koran ada 5 faktor. Faktor-faktor yang mempengaruhinya ialah manusia (man), mesin (machine), bahan baku (material), metode (method), dan lingkungan (place).
Dari masing-masing faktor tersebut dapat dicari penyebabnya yang paling utama sampai penyebab yang paling kecil.Faktor dari penyebab permasalahan didapat dari kuesioner tertutup pada beberapa karyawan produksi di PT Riau Graindo Cabang Dumai.
Berikut adalah Gambar 1 yang berisikan diagram cause and effect dari kuesioner yang dijawab oleh 5 karyawan PT Riau Graindo Cabang Dumai.
Gambar 1. Diagram cause and effect
Dari Gambar 1 dapat dilihat ada 4 faktor yang menjadi penyebab tidak tercapainya OEE pada kinerja mesin Web Offset Goss Community di PT X, antara lain:
Peneliti melakukan beberapa wawancara dengan karyawan PT Riau Graindo Cabang Dumai dibidang produksi untuk mengetahui sebab terjadinya kesalahan.Berikut ini jawaban dari 5 orang karyawan yang bersangkutan.
1. Manusia
a. Belum bisa memastikan kerusakan yang terjadi, kecuali mesin dalam keadaan beroperasi barulah mengetahui apa yang menjadi kendala atau kerusakan.
b. Terkadang masih ada yang masih belum paham dalam memperbaiki mesin jika mengalami kerusakan.
c. Kurang teliti pada operator bisa mempengaruhi kerja mesin.
2. Mesin
a. Kurang rutinnya pengecekan mesin.
b. Mengejar target produksi.
c. Faktor usia mesin.
d. Meminimkan pengeluaran pembelian material pelengkapan atau pendukung yang baru.
e. Kualitas bahan material yang rendah.
3. Bahan Baku
a. Kualitas tinta kadang tidak bagus.
b. Sering terlambatnya pengiriman kertas bahan baku, sehingga yang diproduksi belum sesuai dengan permintaan.
4. Metode
a. Kurang optimalnya training SOP.
b. Kurang pengawasan dari para ahli maintenance.
Berdasarkan perhitugan dari nilai OEE pada PT X, hasil rata-rata bulan Januari 2016 s/d Desember 2016 dan Januari 2017 s/d April 2017 bernilai 73.087 %sedangkan nilai rata-rata standaradalah 85
%. Hal ini disebabkan faktor-faktor yang mempengaruhinya ada dari manusia (man), mesin (machine), bahan baku (material), dan metode (method). Dari keempat faktor tersebut yang bisa dilakukan perbaikan menurut peneliti adalah faktor manusia, dan faktor metode.
Faktor manusia bisa memberikan program training baik terhadap pekerja lama ataupun baru.Tujuannya adalah didapatkannya operator yang terampil dan handal. Memahami dan mempelajari mengenai sistem perawatan mesin yang benar, dan memahami proses kerja dan komponen mesin secara mendalam bagi seluruh operator. Tujuannya agar jika mesin mendapatkan kendala atau kerusakan terlebih pada saat mesin dalam keadaan beroperasi operator bisa langsung mengontrol dan memperbaikinya.
V. Kesimpulan dan Saran
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis dan uraian pengukuran OEE di mesin Web Offset Goss Community PT Riau Graindo Cabang Dumai, dapat diambil beberapa kesimpulan, yaitu:
1. Efektivitas mesinWeb Offset Goss Community dengan penerapan TPM (Total Productive Maintenance) dalam perhitungan nilai OEE (Overall Equipment Effectiveness) hasil rata- rata bulan Januari 2016 s/d Desember 2016 dan Januari 2017 s/d April 2017 bernilai 73.087
%sedangkan nilai rata-rata standarJIPM (Japan Institute of Plant maintenance) adalah 85 %.
2. Faktor-faktor yang mempengaruhi nilai OEE (Overall Equipment Effectiveness) pada mesin Web Offset Goss Community adalahdari faktor manusia (man), mesin (machine), bahan baku (material), dan metode (method).
5.2. Saran
Dari penelitian ini dapat diberikan beberapa saran sebagai berikut:
1. Memberikan pelatihan dan pemahaman untuk menambah wawasan para operator tentang tata cara pemeliharaan mesin yang baik, agar kerusakan mesin akibat kesalahan operator atau manusia dapat diminimalisasikan.
2. Meningkatkan kinerja mesin dengan melakukanupgrade dan penggantian part mesin yang sudah melampaui masa kerja untuk mengurangi kerusakan yang nantinya mungkin terjadi akibat spare part yang sudah tidak layak pakai. Dan menyediakan teknisi untuk perawatan mesin.
3. Perusahaan perlu membuat standar kebersihan pada mesin dan ruangan. Karna diperlukannya kesadaran kepada seluruh karyawan terutama pada saat produksi berlangsung, untuk tetap menjaga ruangan produksi yang bersih.
4. Memberikan reward kepada karyawan atas usahanya dalam melaksanakan routine maintenance, agar menumbuhkan motivasi dalam semua diri karyawan.
5. Perusahaan perlu mananamkan kesadaran kepada seluruh karyawan untuk ikut serta berperan aktif dalam peningkatan produtivitas kerja yang baik bagi perusahaan.
Daftar Pustaka
[1] Ansori, Nachnul dan Mustajib, Imron M., 2013, Sistem Perawatan Terpadu. Graha Ilmu. Yogyakarta.
[2] Fajar Kurniawan, M.Si, RQP., 2013, Manajemen Perawatan Industri. Graha Ilmu.
Yogyakarta.
[3] Apriatno, D., 2015, Usulan Penerapan Total Productive Maintenance (TPM) Guna Meningkatkan Kinerja Mesin Electroplating di Perusahaan Furnitur Tanggerang, Apriatno 271-288, Jurnal OE, Volume VII, No.3, November 2015.
[4] Asgara, B.A., dan Hartono, A., 2014, Analisis Efektivitas Mesin Overhead Crane dengan Metode Overall Equipment Effectiveness (OEE) di PT Btu, Divisi Boarding Bridge, INASEA, Vol. 15 No. 1, April 2014: 62-70.
[5] Bilianto, B.Y., dan Ekawati, Y., 2016, Pengukuran Efektivitas Mesin menggunakan Overall Equipment Effectiveness untuk Dasar Usulan Perbaikan, p-ISSN 1412-6869 e-ISSN 2460-4038.
[6] Hasriyono, M., 2009, Evaluasi Efektivitas Mesin Dengan Penerapan Total Productive Maintenance (TPM) di PT Hadi Baru, USU Repository 2009.
[7] Jono., 2015, Total Productive Maintenance (TPM) Pada Perawatan Mesin Boiler menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness (OEE), Tekinfo Jurnal Ilmiah Teknik Industri dan Informasi, Vol. 3 – No.
2; Mei 2015.
[8] Rahmadhani, D.F., dkk, 2014, Usulan Peningkatan Efektivitas Mesin Cetak Manual menggunakan Metode OEE (Overall Equipment Effectiveness) Studi Kasus di Perusahaan Kerupuk TTN, Reka Integra ISSN: 2338-5081, No.04, Vol.02, Oktober.
[9] Rinawati, D.I., dan Dewi, N.C., 2014, Analisis Penerapan Total Productive Maintenance (TPM) menggunakan Overall Equipment Effectiveness (OEE) dan Six Big Losses pada Mesin CavitecVD-02 di PT Essentra Surabaya, Prosiding SNATIF ke-1 2014, ISBN : 978-602-1180-04-4.
